Descrição da Vaga
Estamos em busca de um(a) Cientista de Dados Sênior altamente analítico(a), proativo(a) e orientado(a) a resultados para se juntar ao nosso time de Modelagem. Nesta posição, você será responsável por conceber, desenvolver e colocar em produção modelos de Machine Learning avançados com foco em previsão de eventos de risco e comportamento. Você atuará diretamente na criação de soluções para prevenção de Churn, qualificação e propensão de Leads, análise de Risco de Sinistro e Clusterização/Segmentação de clientes/corretores e outros assuntos, gerando impacto direto nas tomadas de decisão estratégicas e nos resultados de negócio.
Responsabilidades
- Desenhar, treinar e validar modelos preditivos e prescritivos (ex.: Churn, Lead Scoring, Risco de Sinistro/Fraude, Clusterização/Segmentação).
- Explorar bases de dados complexas para identificar variáveis relevantes, criando pipelines eficientes de feature engineering.
- Trabalhar em ambiente cloud (AWS) e ambiente de dados unificado (Databricks), garantindo a escalabilidade e reprodutibilidade dos experimentos/modelos.
- Colaborar no deploy, monitoramento contínuo, retraining e drift detection dos modelos colocados em produção.
- Traduzir métricas técnicas e algoritmos em insights claros e acionáveis para stakeholders e líderes de negócios.
Requisitos
- ✓Sólida atuação prévia como Cientista de Dados, com histórico comprovado de modelos de ML rodando em ambiente de produção.
- ✓Domínio avançado de Python e/ou R para análise estatística, manipulação de dados e Machine Learning.
- ✓SQL avançado para consulta, agregação e manipulação de grandes volumes de dados.
- ✓Experiência prática trabalhando com Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Lake, MLflow).
- ✓Forte base matemática e estatística, além de domínio em técnicas como: Algoritmos de Classificação e Regressão (XGBoost, LightGBM, Random Forest, Regressão Logística/Linear, etc.); Algoritmos de Aprendizado Não Supervisionado (K-Means, DBSCAN, PCA, Hierarchical Clustering, etc.); Avaliação de modelos em cenários de dados desbalanceados e análise de risco (ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Kolmogorov-Smirnov/KS, etc.).
- •Conhecimento e aplicação de práticas de MLOps (esteiras de ML, monitoramento de data drift, concept drift e resultados).
- •Vivência com ferramentas de versionamento de código (Git/GitHub/GitLab).
- •Vivência com serviços da AWS voltados para dados e IA/ML (ex.: S3, Athena, EC2, SageMaker, Glue, EMR).
Categorias
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Mais vagas na Grupo Mooven Fornax →A Mooven Fornax nasce da união de duas histórias: a Fornax, fundada em 2011, com foco em engenharia, desenvolvimento e entrega de soluções de tecnologia, com excelência técnica, agilidade e alta capacidade de execução; e a Mooven, fundada em 2016, voltada a estratégia, transformação, gestão e alocaç...[Ver Mais]
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